文章标题：IACO-GA-IPSO融合算法AUV三维全局路径规划

文章作者：刘新宇, 赵俊涛, 佘莹莹, 张英浩
关 键 字：AUV三维路径规划;融合智能算法;改进蚁群算法;改进粒子群算法;遗传算法
文章摘要：为了解决传统蚁群算法收敛速度慢，易陷入局部最优，传统粒子群算法搜索精度差，初始路径不规则等问题，提出一种融合了改进蚁群算法（IACO）、改进粒子群算法（IPSO）和遗传算法（GA）的IACO-GA-IPSO路径规划算法。首先定义三维海洋环境模型，将工作空间沿Z轴方向划分成水平的栅格平面；其次建立多标准的路径优劣评价模型；最后由融合算法规划路径：IACO算法生成次优种群，GA算法优化种群多样性，IPSO算法快速收敛到全局最优。实验结果表明，融合算法能充分发挥每种算法的优点，克服种群规模和收敛速度的矛盾，优化初始种群，提高全局搜索能力、局部搜索精度和算法运行效率，加快收敛速度并避免陷入局部最优路径。